在自然語言處理領域，哪些企業的發展遙遙領先？（附報告）
後臺回覆關鍵詞“NLP”下載研究報告（含人才分佈圖）
目錄
第 1 章 自然語言處理概念篇
第 2 章 自言語言處理技術篇
第 3 章 自然語言處理人才篇
第 4 章 自然語言處理應用篇
第 5 章 自然語言處理趨勢篇
自然語言處理是包括了電腦科學、語言學心理認知學等一系列學科的一門交叉學科，這些學科性質不同但又彼此相互交叉。
1950年圖靈提出了著名的“圖靈測試”，這一般被認為是自然語言處理思想的開端。
20世紀50年代到70年代自然語言處理主要採用基於規則的方法。
70年代以後隨著網際網路的高速發展，自然語言處理思潮由理性主義向經驗主義過渡，基於統計的方法逐漸代替了基於規則的方法。
從2008年到現在，在影象識別和語音識別領域的成果激勵下，人們也逐漸開始引入深度學習來做自然語言處理研究。
由最初的詞向量到2013年word2vec，將深度學習與自然語言處理的結合推向了高潮，並在機器翻譯、問答系統、閱讀理解等領域取得了一定成功。
接下來我們將為大家介紹自然語言處理的業界發展，涵蓋了以下企業。
微軟亞洲研究院
微軟亞洲研究院1998年成立自然語言計算組，研究內容包括多國語言文字分析、機器翻譯、跨語言資訊檢索和自動問答系統等。
這些研究專案研發了一系列實用成果，如IME（Input Method Editors輸入法編輯器，它是一種專門的應用程式， 用來輸入代表東亞地區書面語言文字的不同字元。）、對聯遊戲、Bing詞典、Bing翻譯器、語音翻譯、搜尋引擎等，為微軟產品做出了重大的貢獻。
微軟IME
微軟對聯遊戲
微軟必應詞典
並且在自然語言處理頂級會議，例如ACL、COLING等會議上發表了許多論文。
語音翻譯
2017年微軟在語音翻譯上全面採用了神經網路機器翻譯，並新擴充套件了Microsoft Translator Live Feature。
可以在演講和開會時，實時同步在手機端和桌面端，同時把講話者的話翻譯成多種語言。
其中最重要的技術是對於源語言的編碼以及引進的語言知識，同時，微軟還表示，將來要將知識圖譜納入神經網路機器翻譯中規劃語言理解的過程中。
人機對話
小娜現在已經擁有超過1.4億使用者，在數以十億計的裝置上與人們進行交流，並且覆蓋了十幾種語言。
有聊天機器人小冰，正在試圖把各國語言的知識融合在一起，實現一個開放語言自由聊天的過程，目前小冰實現了中文、日文和英文的覆蓋，有上億使用者。
Google是最早開始研究自然語言處理技術的團隊之一，作為一個以搜尋為核心的公司，Google對自然語言處理更為重視。
Google擁有著海量資料，可以搭建豐富龐大的資料庫，可以為其研究提供強大的資料支撐。
Google對自然語言處理的研究側重於應用規模、跨語言和跨領域的演算法。
機器翻譯
知識圖譜
Google的知識圖譜更是遙遙領先，例如自動挖掘新知識的準確程度、文字中命名實體的識別、純文字搜尋詞條到在知識圖譜上的結構化搜尋詞條的轉換等，效果都領先於其他公司，而且很多技術都實現了產品化。
語音識別
Google一直致力於投資語音搜尋技術和蘋果公司的siri競爭，自2012年以來將神經網路應用於這一領域，使語音識別錯誤率極大降低。
2011年收購語言資訊平臺SayNow，把語音通訊、點對點對話、以及群組通話和社交應用融合在一起。
2014年收購了SR Tech Group的多項語音識別相關專利。
Facebook涉獵自然語言處理較晚，2013年開始發展語音翻譯，2015年開始語音識別的研發之路。
語音翻譯
發展道路如下圖所示
語音識別
2015年，Facebook相繼建立語音識別和對話理解工具，開始了語音識別的研發之路。
2016年Facebook開發了一個響應“Hey Oculus”的語音識別系統。
並在2018年初開發了wav2letter，這是一個簡單高效的端到端自動語音識別（ASR）系統。
百度
百度自然語言處理部是百度最早成立的部門之一，研究涉及以下方面。
百度在深度問答方向經過多年打磨，積累了問句理解、答案抽取、觀點分析與聚合等方面的一整套技術方案，目前已經在搜尋、度祕等多個產品中實現應用。
百度翻譯目前支援全球28種語言，覆蓋756個翻譯方向，支援文字、語音、影象等翻譯功能，並提供精準人工翻譯服務，滿足不同場景下的翻譯需求，釋出了世界上首個線上神經網路翻譯系統，並獲得2015年度國家科技進步獎。
阿里巴巴
阿里自然語言處理為其產品服務，在電商平臺中構建知識圖譜實現智慧導購，同時進行全網使用者興趣挖掘，在客服場景中也運用自然語言處理技術打造機器人客服。
例如螞蟻金融智慧小寶、淘寶賣家的輔助工具千牛外掛等，同時進行語音識別以及後續分析。
阿里的機器翻譯主要與其國家化電商的規劃相聯絡，2017年初阿里正式上線了自主開發的神經網路翻譯系統，進一步提升了其翻譯質量。
騰訊
AI Lab是騰訊的人工智慧實驗室，研究領域包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習等。
其研發的騰訊文智自然語言處理基於平行計算、分散式爬蟲系統，結合獨特的語義分析技術，可滿足自然語言處理、轉碼、抽取、資料抓取等需求。
在機器翻譯方面，2017年騰訊宣佈翻譯君上線“同聲傳譯”新功能，使用者邊說邊翻的需求得到滿足，語音識別+NMT等技術的應用保證了邊說邊翻的速度與精準性。
京東
京東在人工智慧的浪潮中也不甘落後。京東AI開放平臺基本上由模型定製化平臺和線上服務模組構成，其中線上服務模組包括計算機視覺、語音互動、自然語言處理和機器學習等。
按照京東的規劃，NeuHub平臺將作為普惠性開放平臺，不同角色均可找到適合自己的場景，例如用簡單程式碼即可實現對影象質量的分析評估。
從業務上說，平臺可以支撐科研人員、演算法工程師不斷設計新的AI能力以滿足使用者需求。
並深耕電商、供應鏈、物流、金融、廣告等多個領域應用，探索試驗醫療、扶貧、政務、養老、教育、文化、體育等多領域應用。聚焦於新技術和行業趨勢研究，孵化行業最新落地專案。
科大訊飛
科大訊飛股份有限公司成立於1999年，是一家專業從事智慧語音及語言技術、人工智慧技術研究、軟體及晶片產品開發、語音資訊服務及電子政務系統整合的國家級骨幹軟體企業。
科大訊飛作為中國智慧語音與人工智慧產業領導者，在語音合成、語音識別、口語評測、自然語言處理等多項技術上擁有國際領先的成果。
科大訊飛成立之時就開始在語言和翻譯領域佈局專案。基於深度神經網路演算法上的創新和突破，在翻譯方面的發展如下圖所示。
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